0-1knapsack
Python 实现0-1背包问题(回溯法)
题目
解题思路
回溯法:为了避免生成那些不可能产生最佳解的问题状态,要不断地利用限界函数(bounding function)来处死那些实际上不可能产生所需解的活结点,以减少问题的计算量。这种具有限界函数的深度优先生成法称为回溯法。
确定问题的解题空间树:从n个集合中求取最优解,很显然其解空间是子集树(每个物品要么装入,要么不装入)。每个结点表示背包的一种选择状态。
确定问题的扩展规则:i 表示层数即对第i个节点进行处决,n表示物品个数,问题从0层开始进行物品的选择,op表示解向量,x代表问题操作中所做的决策(0:不选;1:选择)所以有两种情况:
i>=n :x操作向量的结果拷贝给op向量,max_v得到赋值(如果max_v小于了cv)
i<n:
①x[i]=1:当前重量追溯累加直到超出c背包容量,如若访问到了最后一个i节点,再进行退回操作(即cw-=w[i],cv-=v[i])
②x[i]=0:直接跳向下一节点进行决策如此递归
思维导图
代码部分
max_v = 0# 最大价值
cw = 0# 当前重量
cv = 0# 当前价值
op = 0# 解向量
def backtrack(i):
global max_v,cv,cw,op
if i >=n:
if max_v < cv:
max_v = cv
op = x[:]
else:
if cw+w_v[i][0]<= c:
x[i] = 1
cw+=w_v[i][0]
cv+=w_v[i][1]
backtrack(i+1)
cw-=w_v[i][0]
cv-=w_v[i][1]
x[i] = 0
backtrack(i+1)
if __name__ == '__main__':
n,c = map(int,input().split())
w_v = list()
x = [0 for i in range(n)]# 定义过程操作列表
j =0
for i in range(n):
w_v.append(tuple(map(int,input().split())))
backtrack(0)
print("the max value is :",max_v)
for i in op:
j += 1
if i==1:
print("put the {0}st into pack".format(j))
结果展示
4 10
3 9
5 10
2 7
1 4
the max value is : 26
put the 1st into pack
put the 2st into pack
put the 3st into pack
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